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3DMPPE_ROOTNET_RELEASE

单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

PyTorch3D姿态估计RootNet多人体姿态估计RGB图像Github开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

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介绍相关项目
3DModelingRL - 深度强化学习在3D建模中的应用与突破
3D建模ECCV 2020GithubPyTorch开源项目强化学习计算机视觉
3DModelingRL项目展示了一种创新的3D建模方法,利用深度强化学习模拟人类建模过程。项目包含Prim-Agent和Mesh-Agent两个核心组件,分别用于生成基于图元的表示和编辑网格。该方法在ECCV 2020会议发表,为3D建模领域开辟新方向。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究者进一步探索和应用。
DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割
3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉
DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。
pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现
3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测
pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。
deep-person-reid - 深度学习人员重识别库，支持多GPU训练和跨数据集评估
GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别
Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测，支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测，通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度，实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择，结合速度与跟踪质量，可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型，支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异，适用于多种动画和实时应用场景，并提供详细示例和自定义命令。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
sports - 体育中的对象检测与影像分析
GithubRoboflowsports关键点检测图像分割开源项目物体检测
该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。
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